VQ-BeT项目安装与使用教程

1. 项目目录结构及介绍

VQ-BeT项目的目录结构如下：

vq_bet_official/
├── envs/                     # 环境配置文件和 UR3 环境相关代码
├── examples/                 # 示例配置文件和脚本
│   ├── configs/              # 配置文件
│   ├── pretrain_vqvae.py     # 预训练 VQ-VAE 的脚本
│   ├── train.py              # 训练 VQ-BeT 的脚本
│   └── template/             # 配置文件模板
├── vector_quantize_pytorch/  # 向量量化模块
├── vq_behavior_transformer/  # VQ-BeT 主模块
├── vqvae/                    # VQ-VAE 主模块
├── .gitignore                # Git 忽略文件列表
├── LICENSE                   # 项目许可证信息
├── README.md                 # 项目说明文件
├── install.sh                # 安装脚本
├── requirements.txt          # 项目依赖列表
└── setup.py                  # 项目设置文件

2. 项目的启动文件介绍

项目的主要启动文件包括 install.sh 和 train.py。

• install.sh：这是一个shell脚本，用于安装项目所需的依赖。运行该脚本会自动安装Python环境和项目依赖的库。

• train.py：这是用于训练 VQ-BeT 模型的主脚本。用户可以通过修改配置文件来设置不同的训练参数和环境。

3. 项目的配置文件介绍

项目的配置文件主要位于 examples/configs/ 目录下，以下是主要的配置文件：

• env_vars.yaml：环境变量配置文件，用于设置数据集路径、保存路径和 wandb 实体。

• pretrain_[env name].yaml：预训练 VQ-VAE 的配置文件，其中 [env name] 是环境名称，如 pretrain_kitchen.yaml。

• train_[env name].yaml：训练 VQ-BeT 的配置文件，同样 [env name] 是环境名称，如 train_kitchen_nongoalcond.yaml。

每个配置文件中都包含了相应的参数设置，用户可以根据自己的需求调整这些参数。例如，train_kitchen_nongoalcond.yaml 可能包含以下内容：

vqvae_load_dir: /path/to/pretrained/vqvae
load_path: /path/to/pretrained/vq-bet
visual_input: true
# 其他训练参数...

用户需要根据实际情况填写 vqvae_load_dir 和 load_path 中的路径，以加载预训练的模型权重。